23、蜂窝网络的预测分析与深度学习应用

蜂窝网络的预测分析与深度学习应用

1. 异常检测模型

提出了一种单类神经网络（OC - NN）模型，用于检测复杂数据集中的异常情况。该模型将深度网络逐步提取丰富数据表示的能力，与使用OC - NN为正常数据创建紧密边界的单类目标相结合。通过单类支持向量机（SVM）驱动神经网络的训练。实验结果表明，OC - NN在异常检测方面优于其他先进的深度学习方法。

2. 预测分析的应用领域

2.1 资源分配

蜂窝网络中资源分配（RA）的目标是根据移动网络用户的密度和使用模式分配基站（BS）带宽和功率。为了应对突发的显著流量波动，需要预测移动用户使用网络的时间和地点。通过预测未来几小时的流量负载，可关闭轻载的基站，降低能耗。还可以使用各种预测算法预测用户轨迹和流量负载，提高用户的服务质量（QoS）。

以下是一些资源分配的相关方法：
- 预测资源分配（PRA）框架 ：利用用户速率预测来改善网络和用户的QoS。
- 概率模型 ：用于预测信道条件，并相应地配置资源分配向量。
- 聚类和打包算法的组合 ：该算法比其他算法提供了34.8%更好的QoS。

2.2 切换管理

切换（HO）确保为移动用户提供连续的服务。但未来网络中的切换方案可能会因用户流量的时空变化而面临诸多挑战。传统的切换方法较为被动，缺乏对用户移动性的了解，导致切换过程中额外的信号开销和服务中断的可能性。而预测分析可以提供用户及其移动性的上下文信息，使切换决策更加智能。

2.3 基于位